論文の概要: DanZero+: Dominating the GuanDan Game through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02561v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 08:07:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:29:57.624130
• Title: DanZero+: Dominating the GuanDan Game through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: DanZero+:強化学習によるGuanDanゲームの支配
• Authors: Youpeng Zhao and Yudong Lu and Jian Zhao and Wengang Zhou and Houqiang Li
• Abstract要約: 我々は、GuanDanという、非常に複雑で人気のあるカードゲームのためのAIプログラムを開発した。 私たちはまず、DanZeroという名のAIプログラムをこのゲームのために提案しました。 AIの能力をさらに強化するために、政策に基づく強化学習アルゴリズムをGuanDanに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.90682269990705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The utilization of artificial intelligence (AI) in card games has been a well-explored subject within AI research for an extensive period. Recent advancements have propelled AI programs to showcase expertise in intricate card games such as Mahjong, DouDizhu, and Texas Hold'em. In this work, we aim to develop an AI program for an exceptionally complex and popular card game called GuanDan. This game involves four players engaging in both competitive and cooperative play throughout a long process to upgrade their level, posing great challenges for AI due to its expansive state and action space, long episode length, and complex rules. Employing reinforcement learning techniques, specifically Deep Monte Carlo (DMC), and a distributed training framework, we first put forward an AI program named DanZero for this game. Evaluation against baseline AI programs based on heuristic rules highlights the outstanding performance of our bot. Besides, in order to further enhance the AI's capabilities, we apply policy-based reinforcement learning algorithm to GuanDan. To address the challenges arising from the huge action space, which will significantly impact the performance of policy-based algorithms, we adopt the pre-trained model to facilitate the training process and the achieved AI program manages to achieve a superior performance.
• Abstract（参考訳）: カードゲームにおける人工知能(AI)の利用は、広範囲にわたるAI研究においてよく研究されている課題である。 近年の進歩により、AIプログラムはMahjong、DouDizhu、Texas Hold'emといった複雑なカードゲームに関する専門知識を誇示している。 本研究では,GuanDanという,非常に複雑で人気のあるカードゲームのためのAIプログラムの開発を目指す。 このゲームは、4人のプレーヤーが長いプロセスを通して競争と協力の両方に関わり、そのレベルをアップグレードし、その拡張状態とアクション空間、長いエピソードの長さ、複雑なルールのためにAIにとって大きな課題を提起する。 強化学習技術,特にDeep Monte Carlo(DMC)と分散トレーニングフレームワークを活用して,DanZeroという名のAIプログラムをこのゲームに導入しました。 ヒューリスティックルールに基づくベースラインAIプログラムに対する評価は、ボットの優れたパフォーマンスを強調している。 さらに,AIの能力をさらに向上するために,政策に基づく強化学習アルゴリズムをGuanDanに適用する。 ポリシーベースのアルゴリズムのパフォーマンスに大きく影響を与える巨大なアクション空間から生じる課題に対処するために、トレーニングプロセスを促進するために事前訓練されたモデルを採用し、達成されたAIプログラムが優れたパフォーマンスを達成することができた。

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